基于BP神经网络的油浸式变压器寿命预测1.pdfVIP

第46卷第4期 高压艺譬 V01．46No．4 ·84· 2010 04月 HishVoltageApparatus Apr． 2010 基于BP神经网络的油浸式变压器寿命预测 林朝晖， 张彼德 (西华大学电气信息学院，四川成都610039) 摘要：为了保证变压器的安全运行从而提高其经济效益，对变压器进行剩余寿命预测并采取相应对策显得尤为重要。研究表 明，通过对油浸式电力变压器油中溶解的糠醛体积分数以及气体测定可以进行变压器固体绝缘寿命的监督。为此．笔者利用BP 神经网络建立起油中CO、CO：、糠醛含量以及运行年限来预测绝缘纸老化程度的关系模型。实例结果表明，通过此方法能够提供 比较准确的变压器寿命预测。 关键词：油浸式电力变压器；糠醛；BP神经网络：可靠性 中图分类号：TM4l 文献标志码：A 文章编号：100卜1609(2010)04．0084—04 APredictionoftheOil—filledTransformerBasedonBPNeuralNetworks LIN Bi—de Zhao—hui，ZHANG (SchodofElectricaland Information，Xihua 610039，China) University，Chengdu Abstract：Theoil-filledtransformer’ssolid lifeCallbemeasured thecontentoffurfuralandthe both by insulating detecting gases dissolvedin tOthis relationalmodel，withthe ofBPneural tO the oil．Accordingprinciple，the help networks，ispredictaging of andthecontentoffurfuraldissolvedinoil．Theresultof showthatthis degreeinsulatingpaperbyoperatedlength examples methodCall thelifeoftransformer． predictsexactly words：oil—immersed Key neural powertransformer；,furfural；BPnetworks；reliability 构建BP神经网络来获得变压器固体绝缘的可靠 0引言 性、是否正常老化以及剩余寿命范围3个参数指标 油浸电力变压器固体绝缘老化的诊断对确保 的值，实验表明，该方法能够得到更为准确的可靠 其安全、可靠运行有着重要的意义。长期以来一直 性等预测。 受到广泛的关注。随着固体绝缘老化程度的加深． 1 糠醛与固体绝缘老化程度的关系 其绝缘的机械及电气强度会下降．这将导致变压器 绕组抗击短路大电流冲击的能力大大降低．从而降 油浸式变压器的固体